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Agent的烧钱式关怀

发布时间: 2026-02-19 14:24(北京时间)

摘要: 作者描述在LobsterAI中设置定时任务时,采用将需求prompt发送给Agent执行而非传统Cron脚本的方式,涉及查询大模型供应商余额、管理工作目录和数据存储,并讨论安全性与推送通知的集成。整体反思Agent介入导致的成本效率问题,语调冷静而略带自嘲。

标签: AI代理, 自动化任务, 成本效率, 技术反思, 冷静, 元分析

字数: 394

原文链接: /7402396589/Qsy3fxZas

原来LobsterAI中“定时任务”并不是直接Cron某个脚本,而是把要做的事写成需求prompt,然后到点就开个新会话发给Agent去run。

我让Agent适配好两个大模型供应商查询余额的接口,避免他乱搞就要求新建专门的工作目录,把查询写成Python脚本。顺便把每次查询到的数据按照一定规则存到一份jsonl里面。至于Key,想不到有什么更安全的办法,所以是让Agent新建好一份需要的.env文件我自己来填,不过也避免不了Agent“故意偷看”我的.env。

另外我还给了Agent我的Bark推送API,并记忆下来,这样有什么事都可以直接Bark到我的手机上,包括汇报余额。

[流鼻血]于是这项自动烧钱的“查余额”任务就建好了。每次查余额都需要Agent介入,然后扣掉我一点点钱,钱是越查越少的。这种场景应该还是Agent写好脚本,建Cron任务定时跑脚本的方式比较合适。